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早在2017年，戴爾技術(shù)公司和未來(lái)研究所聯(lián)合發(fā)布的一份報(bào)告就已經(jīng)指出，到2030年，那時(shí)候存在的85%的工作，目前還沒有被發(fā)明出來(lái)。

17年至今，距離報(bào)告的預(yù)測(cè)已行將過半，雖然該預(yù)測(cè)的最終效果仍難以定論，但是，工作方式的巨大變革切實(shí)發(fā)生在每個(gè)人的生活場(chǎng)景之中。

目前，一個(gè)領(lǐng)域普遍受到看好——提示詞工程師（PromptEngineer）。提示詞工程師是“讓新一代生成性人工智能應(yīng)用程序（如ChatGPT或GoogleBard）做人類想要讓他們?nèi)プ龅氖虑椤钡膶＜?。在?guó)內(nèi)外，已有很多使用大模型進(jìn)行生產(chǎn)創(chuàng)作的實(shí)踐應(yīng)用，涉及到軟件開發(fā)、文本處理、圖像生成等多個(gè)領(lǐng)域，“如何寫出好的提示詞”正在成為各個(gè)領(lǐng)域熱論的議題。

據(jù)外網(wǎng)媒體稱，提示詞工程師某種程度上不受到計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言等技術(shù)要求的限制。畢竟，正如特斯拉前人工智能主管、現(xiàn)在為ChatGPT創(chuàng)建者OpenAI工作的安德烈·卡爾帕西所說(shuō)，“最熱門的新編程語(yǔ)言是英語(yǔ)?！备匾氖牵斯ぶ悄芄こ處熓且粋€(gè)目前工資高達(dá)33.5萬(wàn)美元的角色。

盡管條件誘人，但要想達(dá)到崗位需求仍需要面臨多方挑戰(zhàn)。也有人提出質(zhì)疑，這真的是未來(lái)的工作領(lǐng)域，還是只是目前人工智能炒作周期過度膨脹狀態(tài)下的產(chǎn)物？

生成性人工智能工具——特別是那些能夠創(chuàng)建文本、計(jì)算機(jī)代碼和圖形的工具——現(xiàn)在正引起大量的關(guān)注（以及相當(dāng)程度的擔(dān)憂）。這是因?yàn)樗鼈冇袠O大實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，從營(yíng)銷人員到人力資源、法律、計(jì)算機(jī)編程和數(shù)據(jù)分析師等許多不同角色的工作人員的工作日常，都有其應(yīng)用的場(chǎng)景。

這類工具極大地提高了人的生產(chǎn)力，但如果每個(gè)人都能獲得同樣的技術(shù)，又如何保證在使用它的同時(shí)仍然表達(dá)個(gè)體的鮮明特色和創(chuàng)造力？又如何確保工作在與其他人的業(yè)績(jī)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，為企業(yè)創(chuàng)造有力的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)？

這就是提示詞工程師所獨(dú)備的“技能點(diǎn)”。從生成性人工智能中獲得最理想化的結(jié)果是一項(xiàng)需要學(xué)習(xí)和磨練的技能，就像要成為任何其他計(jì)算機(jī)軟件的專業(yè)高手所要經(jīng)歷的一樣。

通常，這是一個(gè)反復(fù)的過程。一個(gè)模糊的、籠統(tǒng)的提示會(huì)得到一個(gè)模糊的、籠統(tǒng)的回應(yīng)，想要獲取精準(zhǔn)而有價(jià)值的內(nèi)容，是需要經(jīng)歷數(shù)次迭代的。工程師利用他們的人類判斷力和溝通技巧來(lái)發(fā)現(xiàn)人工智能生成的內(nèi)容中的不足之處，通過添加上下文以及多元素的提示，將大型任務(wù)分解成多個(gè)更加簡(jiǎn)單的子任務(wù)，在改進(jìn)優(yōu)化中完善提示詞，直到得到想要的結(jié)果。

使用自然語(yǔ)言生成人工智能，如ChatGPT，為一個(gè)有用的軟件應(yīng)用程序編寫代碼就是一個(gè)很好的例子。

假設(shè)你有一個(gè)新應(yīng)用的想法——你可能想創(chuàng)建一個(gè)工具，讓你公司的輪班人員安排共享汽車上班和回家，以減少企業(yè)的碳足跡。

如果你簡(jiǎn)單地告訴ChatGPT為你寫這個(gè)應(yīng)用程序，則它反饋的答案會(huì)令人大失所望。代碼過于復(fù)雜，不可能一次性輸出，而且ChatGPT沒有完成工作所需的數(shù)據(jù)。

不過，ChatGPT完全有可能做到——如果工作被分解成適當(dāng)?shù)男K，如果它被提供了所有必要的數(shù)據(jù)。

一個(gè)好的提示工程師可以被認(rèn)為是人工智能勞動(dòng)力的“項(xiàng)目經(jīng)理”，監(jiān)督構(gòu)成工作的各個(gè)任務(wù)的完成，并確保所有工人（人工智能代理）擁有完成工作所需的工具（數(shù)據(jù)）。

提示工程中另一個(gè)有用的概念是角色。這允許通過定義人工智能的“角色”來(lái)生成更相關(guān)、更有吸引力的回應(yīng)。就像人類可能會(huì)根據(jù)自己是教師、科學(xué)家、哲學(xué)家還是喜劇演員而以不同的方式回答問題一樣，提示工程師可以定義人工智能的個(gè)性、特征和信仰，以告知人工智能的反應(yīng)。

據(jù)介紹，生成式人工智能對(duì)于提示詞工程師的要求并不局限于編程等硬性技術(shù)領(lǐng)域，非技術(shù)類的軟性技能也是職位所需要的。以下是多學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)為人工智能技術(shù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)的五項(xiàng)非技術(shù)技能，同時(shí)也是提示詞工程師的職業(yè)要求。

第一要學(xué)會(huì)溝通。就像項(xiàng)目經(jīng)理、教師或任何定期向其他人簡(jiǎn)要介紹如何成功完成任務(wù)的人一樣，提示工程師需要善于給出指示。大多數(shù)人需要很多例子來(lái)完全理解指令，人工智能也是如此。愛德華·田（EdwardTian）開發(fā)了GPTZero，這是一種人工智能檢測(cè)工具，可以幫助發(fā)現(xiàn)高中論文是否由人工智能撰寫，他向大型語(yǔ)言模型展示了示例，因此它可以使用不同的聲音寫作。當(dāng)然，田是一位具有深厚技術(shù)技能的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，但這種方法可以被任何正在開發(fā)提示并希望聊天機(jī)器人以特定方式編寫的人使用，無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士還是小學(xué)生。

第二，要具備領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。許多提示工程師負(fù)責(zé)針對(duì)特定用例（例如醫(yī)療保健研究）調(diào)整聊天機(jī)器人。這就是為什么及時(shí)的工程職位發(fā)布正在涌現(xiàn)，要求特定行業(yè)的專業(yè)知識(shí)。無(wú)論是醫(yī)療保健、法律、營(yíng)銷還是木工方面的主題專業(yè)知識(shí)，對(duì)于制作強(qiáng)大的提示都很有用。細(xì)節(jié)決定成敗，在與AI交談時(shí)，現(xiàn)實(shí)世界的經(jīng)驗(yàn)非常重要。

第三，精準(zhǔn)化語(yǔ)言。為了讓人工智能成功輸出所需內(nèi)容，它需要被灌輸意圖。這就是為什么善于使用動(dòng)詞、詞匯和時(shí)態(tài)來(lái)表達(dá)總體目標(biāo)的人善于提高人工智能的性能。當(dāng)安娜·伯恩斯坦（AnnaBernstein）開始在Copy.ai工作時(shí)，她發(fā)現(xiàn)將自己的提示視為一種神奇的咒語(yǔ)很有用：一個(gè)錯(cuò)誤的單詞會(huì)產(chǎn)生與預(yù)期截然不同的結(jié)果?！白鳛橐幻?shī)人，這個(gè)角色[...]用接近的語(yǔ)言融入了我的癡迷天性。這是我的文學(xué)背景和分析思維的一個(gè)非常奇怪的交集，“她在接受BusinessInsider采訪時(shí)說(shuō)。人工智能提示不是使用編程語(yǔ)言，而是使用散文，這意味著人們?cè)陂_發(fā)提示時(shí)應(yīng)該釋放他們內(nèi)心的語(yǔ)言學(xué)愛好者。

第四，擁有批判性思維。生成式人工智能擅長(zhǎng)合成大量信息，但它可以產(chǎn)生錯(cuò)覺（這是一個(gè)真正的技術(shù)術(shù)語(yǔ)）。當(dāng)聊天機(jī)器人在質(zhì)量差或數(shù)據(jù)不足的情況下進(jìn)行訓(xùn)練或設(shè)計(jì)時(shí)，就會(huì)發(fā)生AI錯(cuò)覺。聊天機(jī)器人有時(shí)候會(huì)制造一些虛假信息。提示工程師要精準(zhǔn)戳中AI的弱點(diǎn)，然后訓(xùn)練機(jī)器人變得更好。例如，人工智能初創(chuàng)公司ScaleAI的及時(shí)工程師萊利·古德賽德（RileyGoodside）在向聊天機(jī)器人提出以下問題時(shí)得到了錯(cuò)誤的答案：“賈斯汀·比伯出生的那一年，哪支NFL球隊(duì)贏得了超級(jí)碗？”然后，他要求聊天機(jī)器人列出一系列循序漸進(jìn)的邏輯推論，以產(chǎn)生答案。最終，它糾正了自己的錯(cuò)誤。這強(qiáng)調(diào)了對(duì)主題有適當(dāng)程度的熟悉是關(guān)鍵：對(duì)于某人來(lái)說(shuō)，讓聊天機(jī)器人產(chǎn)生他們無(wú)法可靠地進(jìn)行事實(shí)檢查的東西可能不是一個(gè)好主意。

第五，掌握核心創(chuàng)造力。嘗試新事物是創(chuàng)造力的定義，也是良好快速工程的本質(zhì)。Anthropic的招聘啟事指出，該公司正在尋找一位具有“創(chuàng)造性黑客精神”的工程師。語(yǔ)言的精確性很重要，但也需要進(jìn)行一些實(shí)驗(yàn)。模型越大，復(fù)雜性就越大，反過來(lái)，產(chǎn)生意外但可能驚人的結(jié)果的可能性就越高。通過嘗試各種提示，然后根據(jù)結(jié)果完善這些指令，生成式AI用戶可以增加提出真正獨(dú)特事物的可能性。

從數(shù)字廣告公司到軟件開發(fā)商、醫(yī)療保健提供商和公用事業(yè)公司，都在發(fā)布提示詞工程師招聘廣告。據(jù)《時(shí)代》報(bào)道，在2021年和2022年之間，含有GPT的招聘廣告數(shù)量增加了51%。

據(jù)公眾號(hào)深燃報(bào)道，目前國(guó)內(nèi)的AI提示詞工程師主要在兩個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，一個(gè)是類似于ChatGPT的大語(yǔ)言模型的應(yīng)用中，另一種是在AI文生圖領(lǐng)域。在國(guó)內(nèi)的招聘網(wǎng)站中，也逐漸出現(xiàn)熟練使用提示詞以驅(qū)動(dòng)大模型應(yīng)用道企業(yè)生產(chǎn)的崗位，雖然國(guó)內(nèi)尚未明確將提示詞工程師規(guī)定為新職業(yè)，然而在編程架構(gòu)師、產(chǎn)品經(jīng)理、新媒體運(yùn)營(yíng)、藝術(shù)設(shè)計(jì)等多種品類的求職通道中都能看到“提示詞訓(xùn)練”的影子。據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，一些中小型企業(yè)內(nèi)部也存在提示工程師的需求。

而在國(guó)外，對(duì)于提示詞工程師崗位的需求則更加豐富。加州人工智能初創(chuàng)公司Anthropic表示，其角色是“編程、指導(dǎo)和教學(xué)”的混合體，招聘廣告中給出的薪水在28萬(wàn)到37.5萬(wàn)美元之間?？偛课挥趥惗氐臄?shù)字機(jī)構(gòu)Rehab正在尋找能夠?yàn)長(zhǎng)LM技術(shù)的新應(yīng)用提供原型的及時(shí)工程師，培養(yǎng)他們對(duì)語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)和溝通的能力，并保持該領(lǐng)域的最新知識(shí)。而馬薩諸塞州的波士頓兒童醫(yī)院正在尋找提示工程師，以部署大型語(yǔ)言模型，協(xié)助醫(yī)療保健研究和臨床實(shí)踐。

雖然這是一個(gè)非常新的領(lǐng)域，但已經(jīng)有一些在線課程可以教授提示工程的內(nèi)涵和外延。

比如，在線課程門戶網(wǎng)站Udemy提供了許多生成性人工智能提示語(yǔ)工程的課程，包括側(cè)重于掌握ChatGPT和使用Midjourney創(chuàng)建人工智能圖像的課程。下一級(jí)人工智能提示工程在線課程承諾教學(xué)生創(chuàng)建有效的提示，這將使他們比其他試圖使用人工智能自動(dòng)化任務(wù)的人更有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。云學(xué)院有一個(gè)超短的初級(jí)介紹，名為ChatGPT提示工程，教授將提示鏈在一起的基本知識(shí)，以及訓(xùn)練ChatGPT承擔(dān)專家的角色。Datacamp也有一個(gè)ChatGPT介紹課程，教授編寫提示語(yǔ)的最佳做法，并涵蓋了聊天機(jī)器人在不同企業(yè)中的使用方法。而ClassCentral有許多免費(fèi)的提示工程課程，包括提示工程概述、ChatGPT初學(xué)者速成班、Midjourney入門、以及使用開放人工智能自動(dòng)完成有用的專業(yè)任務(wù)。